Zamiast prosić o dane, laboratoria AI płacą byłym pracownikom korporacji za wiedzę. Startup Mercor stworzył rynek, który budzi kontrowersje i jest wart 10 mld dolarów.
W skrócie:
- Startup Mercor łączy laboratoria AI, takie jak OpenAI i Meta, z byłymi pracownikami banków i kancelarii, aby pozyskać wiedzę do trenowania modeli.
- Firma płaci ekspertom do 200 dolarów za godzinę, a jej wycena sięgnęła niedawno 10 miliardów dolarów przy przychodach rzędu 500 milionów dolarów rocznie.
- Model biznesowy Mercor balansuje na granicy prawa, budząc obawy o szpiegostwo korporacyjne i nieautoryzowany transfer własności intelektualnej.
Na scenie TechCrunch Disrupt 2025 padły słowa, które jednym dały do myślenia, a innych zmroziły. Brendan Foody, 22-letni współzałożyciel startupu Mercor, bez ogródek wyjaśnił, jak największe laboratoria AI radzą sobie z brakiem dostępu do danych korporacyjnych. Zamiast podpisywać drogie i restrykcyjne umowy, wolą iść na skróty. A ten skrót prowadzi prosto do byłych pracowników, którzy za odpowiednią stawkę chętnie podzielą się swoją wiedzą.
Jak ominąć Goldman Sachs? Zatrudnić jego byłych pracowników
Wyobraźmy sobie taką sytuację. Laboratorium AI chce stworzyć model, który zautomatyzuje pracę analityków w banku inwestycyjnym. Zwraca się więc do takiego banku – na przykład Goldman Sachs – z prośbą o dane. Odpowiedź jest, co zrozumiałe, odmowna. Żadna korporacja nie dostarczy technologii, która w przyszłości może pozbawić ją przewagi konkurencyjnej, a nawet sensu istnienia. “To zdecydowanie zmienia dynamikę konkurencji i właśnie dlatego laboratoria nas potrzebują” – przyznał Foody. Ich klienci nie chcą dawać im danych, by zautomatyzować dużą część swojego łańcucha wartości. Tutaj właśnie na scenę wkracza Mercor.
Platforma jest rynkiem, który łączy OpenAI, Anthropic czy Metę z dziesiątkami tysięcy ekspertów – byłych pracowników banków, firm konsultingowych i kancelarii prawnych. Ci ludzie doskonale rozumieją wewnętrzne procesy i przepływy pracy w swoich dawnych firmach. I, co najważniejsze, są gotowi trenować modele AI, by je zautomatyzować. Mercor znalazł więc rynkową nieefektywność, którą sam Foody woli nazywać “nieefektywnością”, a nie “luką prawną”. Subtelna różnica, prawda?
Nowa “gig economy” dla wiedzy za 200 dolarów za godzinę
Biznes kręci się w zawrotnym tempie. Mercor płaci swoim kontraktorom – bo tak nazywa tych ekspertów – nawet 200 dolarów za godzinę za wypełnianie formularzy i pisanie raportów na potrzeby treningu AI. Każdego dnia firma wypłaca im ponad 1,5 miliona dolarów. Pomimo tego, jak twierdzi Foody, startup pozostaje rentowny, ponieważ laboratoria AI są gotowe zapłacić za te cenne dane jeszcze więcej. Liczby mówią same za siebie. W niecałe trzy lata od powstania Mercor osiągnął roczne powtarzalne przychody na poziomie około 500 milionów dolarów, a niedawno pozyskał finansowanie przy wycenie 10 miliardów dolarów.
Foody otwarcie mówi o tworzeniu nowego rodzaju “gig economy”, na wzór tego, co dekadę temu zrobił Uber. Zresztą nie bez powodu – niedawno do Mercor dołączył Sundeep Jain, były dyrektor produktowy Ubera, który objął stanowisko prezesa. Wizja jest prosta: stworzyć globalny rynek dla wiedzy, na którym specjaliści mogą monetyzować swoje doświadczenie bez stałego etatu. Niektóre firmy, jak twierdzi Foody, już akceptują tę “nową przyszłość pracy”. Inne panicznie się jej boją.
Wiedza w głowie czy tajemnica firmowa? Gdzie leży granica?
Tu dochodzimy do sedna kontrowersji. Foody argumentuje, że wiedza, którą pracownik ma w głowie, należy do niego, a nie do firmy. To perspektywa, z którą większość korporacyjnych działów prawnych z pewnością by się nie zgodziła. Mercor twierdzi, że stara się zapobiegać szpiegostwu korporacyjnemu – kontraktorzy rzekomo otrzymują instrukcje, by nie przesyłać dokumentów od byłych pracodawców. Jednak sam założyciel przyznaje, że przy tej skali działalności “różne rzeczy mogą się zdarzyć”.
Co więcej, niektóre ogłoszenia o pracę na platformie Mercor balansują na bardzo cienkiej granicy. Firma otwarcie poszukuje na przykład dyrektorów technologicznych lub współzałożycieli startupów, którzy “mogą autoryzować dostęp do istotnej, produkcyjnej bazy kodu” na potrzeby oceny lub treningu AI. Mercor potwierdził w mailu do redakcji TechCrunch, że kilku CTO już skorzystało z tej oferty. Szczegółów umów nie ujawniono. To już nie jest tylko odtwarzanie procesów z pamięci. To jawne zaproszenie do udostępnienia firmowej własności intelektualnej.
Kto wygra wojnę o dane ekspertów?
Mercor był jednym z pierwszych, ale rynek nie znosi próżni. Konkurenci tacy jak Surge i Scale AI, wcześniej skupieni na prostszym etykietowaniu danych przez nisko opłacanych pracowników z biedniejszych krajów, również zrozumieli, że do poprawy modeli AI potrzebni są prawdziwi eksperci. Mercor zyskał w ostatnim roku, częściowo dzięki problemom Scale AI po dużej inwestycji Mety i zatrudnieniu CEO tej firmy. Pomimo tego, że jego wartość wzrosła pięciokrotnie, wciąż pozostaje mniejszy od wycenianych na ponad 20 miliardów dolarów gigantów.
Foody patrzy jednak dalej. Uważa, że z czasem firmy z branży prawniczej, finansowej i medycznej same będą chciały wykorzystać swoje dane do trenowania agentów AI. A Mercor ma w tym doświadczenie. Jego ostateczna wizja jest tyleż fascynująca, co niepokojąca. “Z czasem ChatGPT będzie lepszy od najlepszej firmy konsultingowej, lepszy od najlepszego banku inwestycyjnego i lepszy od najlepszej kancelarii prawnej” – stwierdził na konferencji. “To radykalnie odmieni gospodarkę, co będzie ogólnie pozytywną siłą, która pomoże stworzyć obfitość dla wszystkich”. Pytanie tylko, czyim kosztem.